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यद्यपि क्लोज़ क्वार्टर मुख्य रूप से एक मल्टीप्लेयर गेम है, लेकिन खिलाड़ियों के खेलने के लिए जटिल एआई बॉट्स तब भी मौजूद रहना चाहिए जब उनका इंटरनेट कनेक्शन खराब हो या कोई अन्य ऑनलाइन खिलाड़ी न हो। इसके अलावा, कुछ गेम मोड में बॉट एक महत्वपूर्ण सहायक भूमिका निभाते हैं। इसलिए, उन्हें विश्वासपूर्वक व्यवहार करना चाहिए और जटिल व्यवहारों का एक सेट प्रदर्शित करना चाहिए, जिसमें आश्रयों का उपयोग, सही समय पर वस्तुओं का उपयोग करना, फ़्लैंक को दरकिनार करना, हथगोले फेंकना और उनसे दूर भागना शामिल है।

पर्यावरण और प्रतिबंध

गेमिंग वातावरण में बहुभुज होते हैं। अधिकांश बहुभुज आंदोलन, दृश्यता और शूटिंग को अवरुद्ध करते हैं, लेकिन "निम्न" बहुभुज भी हैं जो केवल आंदोलन को रोकते हैं। पर्यावरण को बाधाओं और आश्रयों से कसकर कवर किया गया है।

एआई भी कई तकनीकी कारकों द्वारा सीमित है। उनमें से सबसे महत्वपूर्ण: सर्वर जिस पर बॉट निष्पादित होते हैं, जब ऑनलाइन कुछ खिलाड़ी होते हैं, तो कम से कम दस बॉट के साथ सस्ती वीपीएस पर जल्दी से काम करना चाहिए। इसके अलावा, सीपीयू लोड इतना कम होना चाहिए कि एक ही वीपीएस पर कई सर्वर इंस्टेंस को सीपीयू सीमा से अधिक किए बिना और वीपीएस सेवा प्रदाता द्वारा प्रतिबंधों को उत्पन्न किए बिना अनुमति दे सके।

चित्र 1: वातावरण

चित्र 2: दृश्य को अवरुद्ध करने वाले बाधाओं के खिलाड़ी के चेहरे से दृश्य (ग्रे क्षेत्र उसके लिए अदृश्य हैं)

नेविगेशन और दृश्यता का जाल, एक तरह से सामरिक खोज

बॉट असतत बिंदुओं से मिलकर घने नेविगेशन जाल का उपयोग करते हैं। मेष निम्नानुसार उत्पन्न होता है: पहला, पर्यावरण बनाने वाले बहुभुज विस्तारित और संयुक्त होते हैं । अतिरिक्त नोड्स कोनों के पास जोड़ दिए जाते हैं, क्योंकि ये स्थान उपयुक्त आश्रय स्थान होने की सबसे अधिक संभावना है। परिणामस्वरूप आंदोलन की जगह एक जाल उत्पन्न करने के लिए फिर से त्रिकोणित है।

चित्र 3: नेविगेशन जाल

चूंकि बॉट्स को मार्ग के लिए एक सामरिक खोज करनी चाहिए , नेविगेशन जाल में दृश्यता डेटा होना चाहिए जो हमें जल्दी से यह जांचने की अनुमति देता है कि नोड में चयनित दुश्मन से आश्रय है या नहीं। इसलिए, प्रत्येक नोड में 24 बाइट्स का एक सरणी होता है, जिनमें से प्रत्येक नोड के बीच पूर्व-गणना की गई अनुमानित दूरी का प्रतिनिधित्व करता है और निकटतम बाधा एक निश्चित दिशा में देखने के क्षेत्र को अवरुद्ध करता है।

चित्र 4: नोड (नीली रेखाओं) में संग्रहीत दृश्यता डेटा। प्रत्येक पंक्ति एक एकल-बाइट मान का प्रतिनिधित्व करती है जो दी गई दिशा में दृश्यता को परिभाषित करती है।

इन आंकड़ों के लिए धन्यवाद, आप ए * एल्गोरिथ्म का उपयोग करके ग्राफ़ खोज सकते हैंनेविगेशन जाल पर, जिसमें नोड्स जो ज्ञात दुश्मनों के लिए खोले जा सकते हैं, महंगी चेक दृष्टि के बिना कम प्राथमिकता प्राप्त करते हैं। यह जांचने के लिए कि क्या एक निश्चित नोड दुश्मन के लिए खुला है, हम दिशा और दूरी को नोड से दुश्मन तक निर्धारित करते हैं, और फिर जांचें कि क्या यह दूरी सरणी तत्व में संग्रहीत दूरी से कम है जो इस दिशा के सबसे करीब है। इसके अलावा, हम जांच सकते हैं कि दुश्मन नोड को देख रहा है या नहीं। फिर हम दुश्मनों के लिए खुले नोड्स के माध्यम से स्थानांतरित करने की लागत के लिए जुर्माना कारक को लागू कर सकते हैं, और परिणामस्वरूप पथ ऐसे नोड्स से बचने के लिए करेंगे।

एक ही दृश्यता डेटा, दो दिए गए बिंदुओं के बीच का रास्ता खोजने के अलावा, अन्य "सामरिक" कार्यों के लिए उपयोग किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, बॉट एक चौड़ाई-पहली खोज करके आश्रय की तलाश करता है और जैसे ही यह एक संरक्षित साइट पाता है, रुक जाता है। लाइन-ऑफ-विज़न परीक्षणों का उपयोग यह सत्यापित करने के लिए किया जाता है कि साइट वास्तव में आश्रय प्रदान करती है। इसी प्रकार, हम लक्ष्य के लिए A * खोजकर फ़्लैक्स से हमले के रास्ते उत्पन्न कर सकते हैं; उसी समय, लक्ष्य शूटिंग शंकु के भीतर खुले नोड्स पर उच्च जुर्माना लगाया जाता है। जैसे ही हम इस फायरिंग शंकु के बाहर एक खुले गाँठ पर पहुंचते हैं, खोज बंद हो जाती है। (इस दृष्टिकोण के साथ समस्याओं में से एक यह है कि बॉट्स जो दायरे से बाहर जाते हैं, वे लगातार लक्ष्य के करीब पहुंचने का प्रयास करते हैं, और बहुत आक्रामक लगते हैं; यह संभवतः ए * हेयुरिस्टिक सेट करके तय किया जा सकता है;ताकि बॉट सीधे लक्ष्य पर न जाए, लेकिन लक्ष्य से चयनित दूरी पर स्थित किसी भी नोड पर)।

भावनाओं और बॉट की स्मृति

बॉट्स के लिए आश्वस्त व्यवहार करने के लिए, उन्हें थिएटर की तरह नहीं दिखना चाहिए। दूसरे शब्दों में, बॉट के साथ काम करने वाली जानकारी उस जानकारी के समान होनी चाहिए जो खिलाड़ी के पास है। उदाहरण के लिए, बाधा के पीछे का दुश्मन बॉट के लिए अदृश्य होना चाहिए क्योंकि यह खिलाड़ी को दिखाई नहीं देता है।

ऐसे दो तरीके हैं जिनसे एक खिलाड़ी किसी दुश्मन की स्थिति का पता लगा सकता है: वह दुश्मन को देख सकता है या सुन सकता है कि वह कैसे चलता है, गोली मारता है या कुछ अन्य कार्रवाई करता है।

प्रत्येक बॉट दुश्मनों की टकटकी की स्थिति और दिशा के बारे में ज्ञात "तथ्यों" की एक सूची रखता है। अपडेट के बिना, इन तथ्यों को दस सेकंड के बाद हटा दिया जाता है। किसी विशिष्ट शत्रु से संबंधित तथ्य को अपडेट किया जाता है जब बॉट उस दुश्मन को सुन या देख सकता है। जब एक बॉट दुश्मन को सुनता है, तो अनिश्चितता का अनुकरण करने के लिए, इसी तथ्य की स्थिति को एक यादृच्छिक दिशा और दूरी में दुश्मन की वास्तविक स्थिति से स्थानांतरित कर दिया जाता है, यह निर्भर करता है कि बॉट कितना करीब था (वीडियो देखें, 1:28)।

चित्र 5: बॉट की मेमोरी में तथ्य (गुलाबी वृत्त)

व्यवहार का पेड़

क्लोज़ क्वार्टर के पुराने संस्करण में, AI ने STRIPS का उपयोग किया, 2005 में FEAR द्वारा लोकप्रिय एक समाधान । STRIPS में, विभिन्न AI व्यवहारों के बीच संबंध प्रोग्रामर द्वारा पूर्वनिर्धारित नहीं है। इसके बजाय, प्रत्येक व्यवहार में द्विआधारी पूर्व शर्त और परिणामों की एक सूची होती है। प्रत्येक बॉट दुनिया में समस्या की स्थिति है और इसे प्राप्त करने के लिए व्यवहार के अनुक्रम को खोजने के लिए ग्राफ ए * में खोज का उपयोग करता है। इस समाधान ने अच्छी तरह से काम किया, लेकिन मैंने महसूस किया कि यह मेरे आवेदन के लिए बहुत जटिल था और एआई के लिए बेहतर अनुकूल था, जिसमें कई अलग-अलग व्यवहारों से युक्त जटिल योजनाओं को विकसित करने की आवश्यकता थी। ज्यादातर मामलों में, मैं पहले से ही उन परिस्थितियों को जानता था जिनके तहत बॉट को यह या उस व्यवहार को करना था, इसलिए इस एल्गोरिथ्म के लिए ए * का उपयोग करना सीपीयू संसाधनों का अनावश्यक अपव्यय था।

इसलिए, बॉट अब एक सरल निर्णय पेड़ और व्यवहार का उपयोग करते हैं। प्रत्येक उपाय में, बॉट पेड़ के चारों ओर जाता है, जड़ से शुरू होता है, जब तक कि यह व्यवहार तक नहीं पहुंचता। यदि यह व्यवहार पहले से ही निष्पादित किया गया है, तो बॉट इस व्यवहार को जारी रखता है। यदि नहीं, तो बॉट व्यवहार शुरू करता है और इसे निष्पादित करना शुरू करता है।

कुछ व्यवहार "ब्लॉक" कर सकते हैं, अर्थात्, बॉट को बार-बार पेड़ से टकराने से रोकते हैं जब तक कि एक निश्चित स्थिति पूरी नहीं हो जाती। यह उपयोगी है, उदाहरण के लिए, यह सुनिश्चित करने के लिए कि हमले का फैसला करने से पहले बॉट्स को कवर करने के लिए मिलता है। इसके अलावा, व्यवहार एक दूसरे को "शून्य" कर सकते हैं, बॉट को पेड़ को फिर से बायपास करने और व्यवहार को फिर से शुरू करने के लिए मजबूर करते हैं। यह उपयोगी है, उदाहरण के लिए, जब एक बॉट एक ग्रेनेड से बच जाता है, और एक अन्य ग्रेनेड दिखाई देता है जो चयनित एस्केप पोजिशन से समझौता करता है।

चित्र 6: वर्तमान में उपयोग किए जाने वाले निर्णय और व्यवहार का पेड़

कुछ माध्यमिक व्यवहार अन्य, अधिक सामान्य व्यवहारों के भीतर एन्कोड किए गए हैं। उदाहरण के लिए, यदि कोई बॉट किसी दुश्मन पर हमला करने की कोशिश करता है और उसे पता चलता है कि दुश्मन अपेक्षित स्थिति में नहीं है, तो यह मान लेता है कि दुश्मन अब कहां हो सकता है और हमले के व्यवहार को छोड़े बिना एक नए हमले के रास्ते की गणना करता है।

लोड वितरण

प्रत्येक बॉट को भौतिकी के प्रत्येक फ्रेम में अपडेट नहीं करना पड़ता है, अर्थात प्रति सेकंड 40 बार। CPU लागत को कम करने के लिए, प्रत्येक बॉट "सोचता है" प्रति सेकंड केवल 20 बार (यदि आवश्यक हो तो यह संख्या कम हो सकती है)। इसलिए, प्रत्येक भौतिकी चक्र में केवल आधे बॉट अपडेट किए जाते हैं।

हथगोले के साथ काम करें

बॉट्स द्वारा एक गंभीर समस्या ग्रेनेड का सार्थक उपयोग था। ग्रेनेड के साथ काम करना शूटिंग की तुलना में बहुत अधिक कठिन है, क्योंकि ग्रेनेड दीवारों से उड़ सकते हैं, विनाश की त्रिज्या और फेंकने का समय होता है। सौभाग्य से, बॉट्स को ग्रेनेड का पूरी तरह से उपयोग करने की आवश्यकता नहीं है, पर्याप्त दृढ़ता।

इस समस्या का पारंपरिक समाधान नेविगेशन नोड्स में हथगोले के रास्तों की पूर्व-गणना करना है , लेकिन जब इसे लागू किया जाता है, तो प्रत्येक नक्शे के लोड समय में कुछ सेकंड जोड़े जाते हैं, जो मेरे लक्ष्य का खंडन करता है: क्लोज़ क्वार्टर को खेल शुरू करने के बाद कुछ सेकंड में खिलाड़ियों को लड़ाई में फेंक देना चाहिए।

इसलिए, बॉट ग्रेनेड का उपयोग करने के अवसरों की तलाश कर रहे हैं, मक्खी पर ग्रेनेड के पथ की गणना करते हैं। प्रत्येक चक्र में, हमलावर बॉट चयनित लक्ष्य की दिशा से 60 डिग्री के भीतर दिए गए दिशा में कई संभावित प्रक्षेप पथों की जांच करता है। यदि किसी सिद्ध मार्ग पर फेंका गया ग्रेनेड लक्ष्य को मार सकता है और लक्ष्य दायरे से बाहर है, तो बॉट ग्रेनेड फेंकता है। प्रत्येक AI घड़ी में चेक की गई दिशा लूप की गई है।

चित्र 7: बॉट द्वारा एक सेकंड (पीली गुलाबी रेखाओं) और परीक्षण किए गए प्रक्षेपवक्रों (नीले घेरे) के लिए दिशाओं के साथ-साथ वर्तमान माप (उज्ज्वल गुलाबी रेखा) में चयनित दिशाओं का निर्देश दिया गया है।

यही है, बॉट्स जब भी संभव हो ग्रेनेड का उपयोग करते हैं और ग्रेनेड फेंकने के लिए विशेष रूप से किसी स्थिति में नहीं जाते हैं। हालांकि, दुश्मन द्वारा हमला करने के लिए बॉट द्वारा चुना गया रास्ता अक्सर एक समझदार रास्ता होता है जिसमें से एक ग्रेनेड फेंकना होता है।

इस तरह की प्रणाली का एक महत्वपूर्ण दोष यह है कि सीमित दिशाओं की सीमित संख्या के कारण, बॉट ग्रेनेड फेंकने का अवसर याद करते हैं ताकि वे छोटी बाधाओं को उछाल दें। सबसे अधिक ध्यान देने योग्य बात यह है कि यह दरवाजे के बगल में है, जहाँ बॉट आमतौर पर ग्रेनेड के इस्तेमाल की संभावना को नहीं पहचानते हैं। इस समस्या को एक फ्रेम में कई दिशाओं का परीक्षण करके हल किया जा सकता है और इस प्रकार जाँच की जा रही दिशा और अगले के बीच के कोण को कम किया जा सकता है।

अधिक मानवीय व्यवहार के लिए आंदोलन

ऐसी समस्या जल्दी से स्पष्ट हो जाती है: बॉट्स ट्रिगर को खींचने के लिए बहुत जल्दी हैं, क्योंकि उन्हें एक-पर-एक लड़ाई में हराना बहुत मुश्किल है। दृश्य उत्तेजनाओं के लिए औसत मानव प्रतिक्रिया समय 250 मिलीसेकंड है, लेकिन प्रति सेकंड 20 बीट पर, अधिकतम बॉट प्रतिक्रिया समय केवल 50 मिलीसेकंड है!

इस समस्या को हल करने के लिए, मैंने जानबूझकर उस क्षण के बीच देरी को जोड़ा जब बॉट को खुद को गोली मारने का मौका मिलता है, ताकि इसकी प्रतिक्रिया समय किसी व्यक्ति की प्रतिक्रिया समय के बराबर हो।

और सुधार

ऊपर प्रस्तुत सिस्टम एक मजबूत मौलिक एआई प्रदान करता है, लेकिन बड़े सुधार के अवसर प्रदान नहीं करता है। उदाहरण के लिए, अब बॉट की स्थानिक सोच अपने तात्कालिक परिवेश द्वारा सीमित है, इसलिए यद्यपि बॉट आमतौर पर शत्रु के चारों ओर से निकलने की कोशिश करता है, यह अक्सर बड़ी बाधाओं के आसपास फ्लैंक परिहार मार्गों को याद करता है। इसके अलावा, बॉट केवल मोटे तौर पर टीम के साथियों की उपस्थिति के बारे में जानते हैं, इसलिए कभी-कभी वे एक जगह पर जमा होते हैं, बजाय विभाजित होने और फ़्लैंक को दरकिनार करते हैं।

2 डी गेम के लिए यथार्थवादी मुकाबला ए.आई.